Enchaîner des prompts complexes pour de meilleures performances
While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.
Lorsque vous travaillez avec des tâches complexes, Claude peut parfois échouer si vous essayez de tout gérer dans un seul prompt. Le prompting en chaîne de pensée (CoT) est excellent, mais que faire si votre tâche comporte plusieurs étapes distinctes qui nécessitent chacune une réflexion approfondie ?
Voici l'enchaînement de prompts : décomposer des tâches complexes en sous-tâches plus petites et gérables.
Pourquoi enchaîner les prompts ?
- Précision : Chaque sous-tâche reçoit toute l'attention de Claude, réduisant les erreurs.
- Clarté : Des sous-tâches plus simples signifient des instructions et des résultats plus clairs.
- Traçabilité : Identifiez et corrigez facilement les problèmes dans votre chaîne de prompts.
Quand enchaîner les prompts
Utilisez l'enchaînement de prompts pour des tâches multi-étapes comme la synthèse de recherche, l'analyse de documents ou la création de contenu itérative. Lorsqu'une tâche implique plusieurs transformations, citations ou instructions, l'enchaînement empêche Claude d'omettre ou de mal gérer les étapes.
Rappelez-vous : Chaque maillon de la chaîne reçoit toute l'attention de Claude !
Comment enchaîner les prompts
- Identifiez les sous-tâches : Décomposez votre tâche en étapes distinctes et séquentielles.
- Structurez avec XML pour des transitions claires : Utilisez des balises XML pour transmettre les résultats entre les prompts.
- Ayez un objectif de tâche unique : Chaque sous-tâche devrait avoir un objectif unique et clair.
- Itérez : Affinez les sous-tâches en fonction des performances de Claude.
Exemples de flux de travail enchaînés :
- Analyse multi-étapes : Voir les exemples juridiques et commerciaux ci-dessous.
- Pipelines de création de contenu : Recherche → Plan → Brouillon → Édition → Format.
- Traitement de données : Extraire → Transformer → Analyser → Visualiser.
- Prise de décision : Rassembler les infos → Lister les options → Analyser chacune → Recommander.
- Boucles de vérification : Générer du contenu → Réviser → Affiner → Re-réviser.
Avancé : Chaînes d'auto-correction
Vous pouvez enchaîner des prompts pour que Claude révise son propre travail ! Cela détecte les erreurs et affine les résultats, surtout pour les tâches à enjeux élevés.
Exemples
Bibliothèque de prompts
Inspirez-vous d'une sélection organisée de prompts pour diverses tâches et cas d'usage.
Tutoriel de prompting GitHub
Un tutoriel rempli d'exemples qui couvre les concepts d'ingénierie de prompts trouvés dans notre documentation.
Tutoriel de prompting Google Sheets
Une version plus légère de notre tutoriel d'ingénierie de prompts via une feuille de calcul interactive.